O Google passou a remover os AI Overviews quando os usuários não interagem com os resumos gerados por inteligência artificial.
A decisão, revelada por Robby Stein, vice-presidente de produto do Google Search, em entrevista à CNN, expõe pela primeira vez os critérios que determinam a exibição do recurso.
O sistema testa os resumos em categorias específicas de consultas e monitora cliques, interações e sinais de valor percebido. Quando as métricas indicam baixo engajamento, o recurso deixa de aparecer. O aprendizado é aplicado a consultas similares, criando um padrão de exibição baseado no comportamento real dos usuários.
Além disso, a revelação encerra meses de especulação no mercado. Profissionais de SEO e publishers observaram variações na frequência de aparição dos AI Overviews sem compreender os mecanismos por trás dessas mudanças. Agora, fica estabelecido que o engajamento dos usuários é o fator determinante para a permanência do recurso.
Os dados da Conversion mostram o impacto dessa lógica. Quando os AI Overviews aparecem e uma marca não está citada, o CTR orgânico cai 65%. Para campanhas pagas, a redução chega a 78%. O sistema, portanto, mantém os resumos onde eles já reduzem o tráfego para sites externos.
O sistema aprende com padrões de interação
O Google implementou um mecanismo de aprendizado contínuo para os AI Overviews. Quando o sistema testa um resumo de IA em determinado tipo de consulta, ele monitora se os usuários clicam, interagem ou demonstram que a informação foi valiosa. Caso as métricas indiquem baixo engajamento, o resumo deixa de aparecer para aquela categoria de busca.
Por sua vez, o processo envolve generalização algorítmica. Após identificar que os AI Overviews não agregam valor em consultas específicas, o sistema aplica esse aprendizado a perguntas similares. Uma categoria inteira de buscas pode deixar de exibir resumos de IA se o padrão de baixo engajamento se confirmar.
Stein descreveu o funcionamento do sistema em termos diretos, conforme reportado pelo Search Engine Land. O Google testa o recurso, observa se as pessoas engajam com ele para certos tipos de perguntas e, caso não haja interação ou valor percebido, o resumo não aparece mais. O sistema generaliza esse comportamento ao longo do tempo.
Essa abordagem contrasta com a implementação de featured snippets, que aparecem com base em critérios de relevância e estrutura de conteúdo. Os AI Overviews adicionam uma camada de validação comportamental, onde a utilidade percebida pelos usuários determina a continuidade da exibição.
A personalização limitada mantém a consistência
O Google aplica a personalização nos resultados de busca com IA, mas Stein caracterizou essa customização como um ajuste menor. A empresa prioriza manter a experiência consistente para a maioria dos usuários, evitando variações entre diferentes perfis.
A personalização ocorre em aspectos específicos. Usuários que clicam em vídeos podem ver resultados de vídeo em posições mais altas. Contudo, essa adaptação não reestrutura a página de resultados. O objetivo é criar uma experiência que funcione bem para todos, com ajustes pontuais baseados em preferências individuais.
Por outro lado, Stein indicou que a personalização deve evoluir ao longo do tempo. A meta é criar algo que seja adequado para cada usuário, mas sem comprometer a consistência geral dos resultados. Essa abordagem equilibra relevância individual com previsibilidade da experiência de busca.
A limitação na personalização também tem implicações para estratégias de SEO. As empresas podem confiar que seus conteúdos serão apresentados de forma uniforme para diferentes usuários. Isso facilita o planejamento de estratégias baseadas em padrões gerais, sem necessidade de otimizar para múltiplos perfis de usuário.
Os anúncios integrados às experiências de IA
O Google está testando anúncios dentro de experiências de busca alimentadas por inteligência artificial, incluindo AI Overviews e AI Mode. Stein afirmou que os anúncios aparecerão quando forem úteis, seguindo a filosofia de longa data do Google Search para publicidade.
O executivo destacou que a maioria das buscas no Google não exibe anúncios. A empresa mantém critérios de relevância para determinar quando a publicidade agrega valor à experiência do usuário. Essa abordagem será aplicada também aos novos formatos com inteligência artificial.
As áreas de compras, comparações e pesquisa de produtos representam casos de uso para anúncios em IA. Nessas categorias, a intenção comercial é clara e os usuários buscam opções de compra. A integração de publicidade nesses contextos tende a ser mais natural e aceita.
Stein enfatizou a necessidade de transparência e clareza na identificação de conteúdo patrocinado. Os usuários precisam distinguir entre informações orgânicas e anúncios. Esse princípio permanece central mesmo com a evolução dos formatos de apresentação.
A busca visual cresce 70% ao ano
A busca visual representa um dos comportamentos de crescimento mais acelerado no Google, segundo Stein. O uso aumentou 70% na comparação anual, com um bilhão de usuários utilizando ferramentas como Google Lens.
O recurso Circule para Pesquisar, disponível em dispositivos Android, está sendo usado para descoberta de produtos, combinação de roupas e consultas sobre o mundo real. Essa modalidade de busca permite que os usuários façam perguntas sobre objetos que veem, sem necessidade de descrever em texto.
O crescimento da busca visual indica uma transformação mais ampla no comportamento dos usuários. As pessoas estão adotando formas multimodais de interação com sistemas de busca, combinando texto, voz e imagem conforme o contexto. Essa tendência se alinha com a expansão dos AI Overviews e do AI Mode.
Para as empresas, a busca visual cria novas oportunidades de descoberta. Produtos podem ser encontrados através de fotos, marcas podem ser identificadas em imagens do mundo real e informações podem ser obtidas apontando a câmera para objetos. Isso expande os pontos de entrada para interação com conteúdo e produtos.
Os impactos no tráfego já são mensuráveis
Os dados da Conversion mostram que os AI Overviews têm impacto significativo nas taxas de cliques. Quando os resumos aparecem e uma marca não está citada, o CTR orgânico cai 65% em relação ao período anterior. Para campanhas pagas, a redução chega a 78% no mesmo cenário.
O estudo analisou mais de 3.100 termos de busca informacionais e educacionais entre junho de 2024 e setembro de 2025. Os dados abrangem 42 organizações, totalizando 25,1 milhões de impressões orgânicas e 1,1 milhão de impressões pagas. A queda se intensificou ao longo de 2025, confirmando tendências observadas desde o lançamento do recurso.
Um aspecto inesperado revela que mesmo pesquisas sem AI Overviews registram declínio. O CTR orgânico para essas consultas caiu 46% na comparação anual, enquanto o CTR pago diminuiu 20%. Isso sugere mudanças mais amplas no comportamento de busca, com usuários migrando para plataformas de IA como ChatGPT e Perplexity.
As marcas citadas nos resumos de IA apresentam desempenho superior. Quando uma empresa aparece mencionada, o CTR orgânico é 35% maior comparado a quando não há citação. Para anúncios pagos, essa vantagem chega a 91%. A presença nos resumos funciona como validação de autoridade, influenciando o comportamento de clique nos resultados tradicionais.
O investimento bilionário sinaliza permanência
O compromisso do Google com inteligência artificial fica evidente nos números. A Alphabet anunciou investimentos entre US$75 e 85 bilhões em IA para 2025, direcionados para infraestrutura de data centers e desenvolvimento do Google Gemini.
Essa magnitude de investimento indica que os AI Overviews não representam um experimento temporário. O Google considera o recurso como elemento central do futuro da busca, apesar dos impactos no ecossistema de publishers e anunciantes. A empresa está construindo capacidade computacional para processar bilhões de consultas com inteligência artificial.
A expansão do recurso acompanha uma tendência estabelecida. As buscas de zero clique representavam cerca de 60% de todas as pesquisas no Google antes mesmo da popularização dos AI Overviews, segundo dados da SparkToro. O Google vinha desenvolvendo funcionalidades que mantêm usuários em seu ecossistema há anos.
Os padrões de queda no CTR mostram aceleração em 2025. Para consultas orgânicas com AI Overviews, o CTR caiu de 1,76% em junho de 2024 para 0,61% em setembro de 2025. Isso representa menos de um clique a cada 100 impressões, um patamar que desafia modelos tradicionais de atribuição e ROI.
Os fatores técnicos determinam a citação
A seleção de conteúdo para citação nos AI Overviews segue padrões identificáveis. Wikipedia, YouTube e Reddit representam 15% de todas as referências em resumos de IA, segundo análise do Pew Research Center. Sites governamentais aparecem em 6% dos AI Overviews, três vezes mais que sua presença em resultados tradicionais.
Essa preferência por fontes institucionais reflete a priorização de confiabilidade pelos algoritmos de IA do Google. O sistema busca referências que demonstrem autoridade verificável e histórico de precisão. Para as empresas, isso significa que construir reputação em fontes confiáveis aumenta as chances de citação.
A estruturação adequada do conteúdo permanece necessária. Textos organizados em blocos extraíveis, com cabeçalhos claros e dados estruturados através de schema markup, aumentam as chances de seleção. O sistema precisa identificar e extrair informações relevantes de forma eficiente.
Os estudos da Conversion mostram que a convergência entre AI Overviews e resultados orgânicos cresceu de 32,3% para 54,5%. Isso significa que mais da metade das fontes citadas pela IA também aparecem nos primeiros resultados orgânicos. O segmento de saúde lidera com 75,3% de sobreposição, enquanto o e-commerce alcança 38,7%.
A Generative Engine Optimization como resposta
Diante da redução de cliques, a Generative Engine Optimization surge como abordagem necessária para manter a visibilidade. A GEO envolve otimizar conteúdos para que sejam selecionados como fontes durante a geração de respostas por sistemas de inteligência artificial.
A diferença entre SEO tradicional e GEO reside no objetivo. Enquanto o SEO busca ranqueamento em listas de resultados, a GEO visa menções qualificadas em respostas sintetizadas. O foco se desloca de gerar cliques para construir autoridade que os sistemas de IA reconheçam e referenciem.
A demonstração de expertise verificável torna-se critério necessário. Os sistemas de IA priorizam fontes que apresentam dados proprietários, casos de estudo documentados e análises que não estão disponíveis em outros lugares. Conteúdos genéricos ou reformulações de informações existentes têm baixa probabilidade de seleção.
A criação de conteúdo multimodal oferece vantagens competitivas. O AI Mode processa texto, imagem, vídeo e áudio de forma integrada. As empresas que oferecem informações em múltiplos formatos aumentam as chances de serem selecionadas como fontes. Infográficos, demonstrações em vídeo e explicações visuais complementam textos e enriquecem as respostas geradas.
As métricas evoluem para o novo contexto
A avaliação de performance em contexto de busca com inteligência artificial exige o desenvolvimento de novas métricas. As ferramentas tradicionais de SEO não capturam aparições em respostas generativas, tornando necessário implementar sistemas que monitorem menções de marca, produtos ou expertise no AI Mode e nos AI Overviews.
O rastreamento deve incluir análise de contexto e sentimento. Uma menção pode ser neutra, positiva ou negativa dependendo de como a empresa é apresentada. O sistema pode referenciar uma marca como líder de mercado ou como alternativa aos concorrentes. Compreender esse contexto permite ajustes estratégicos direcionados.
A frequência de menções em diferentes tipos de consultas oferece insights sobre cobertura temática. Se uma empresa é mencionada apenas em consultas básicas, mas não em perguntas complexas, isso indica gaps de autoridade. A análise permite identificar áreas onde é necessário desenvolver conteúdo mais profundo.
As métricas tradicionais como posicionamento médio e CTR tornam-se menos relevantes. Ganham peso os indicadores que medem presença e percepção da marca nas respostas de sistemas de IA. Isso inclui participação nas menções, qualidade das referências e contexto em que a empresa é citada.
A transparência revela a lógica adaptativa
A revelação de Robby Stein sobre o funcionamento dos AI Overviews oferece informações importantes sobre um sistema que vinha gerando dúvidas no mercado. A confirmação de que o engajamento determina a exibição dos resumos mostra que o Google está otimizando a experiência com base em dados comportamentais reais.
Essa transparência ajuda o mercado a entender melhor como o sistema funciona. Os profissionais de SEO podem ajustar estratégias sabendo que a utilidade percebida pelos usuários é o critério central. Isso desloca o foco de tentar manipular algoritmos para criar conteúdo que ofereça valor.
Contudo, a lógica baseada em engajamento também levanta questões. Os AI Overviews aparecem onde já reduzem cliques, consolidando o impacto no tráfego. O sistema aprende que certos tipos de consultas são bem atendidos por resumos de IA, perpetuando a redução de visitas a sites externos.
Os dados apresentados pela Seer Interactive e pelo Pew Research Center não apenas confirmam tendências observadas, mas revelam aceleração na transformação do ecossistema de busca. A queda generalizada nas taxas de cliques, mesmo em consultas sem AI Overviews, sugere mudanças que transcendem a simples adição de resumos gerados por inteligência artificial.
O investimento do Google em IA, combinado com a persistência das quedas de CTR ao longo de 15 meses de monitoramento, indica uma nova realidade permanente. As empresas que reconhecerem essa mudança estrutural e adaptarem suas estratégias estarão melhor posicionadas para atuar neste novo paradigma da busca digital.
